• Journal of the Korea Concrete Institute
• /
• v.28 no.5
• /
• pp.601-609
• /
• 2016

Recently, extreme climate change has been occurring globally not only in the simple form of temperature increases but also in a wide range of extreme climatic events, such as abnormal drought conditions and frequent typhoons. In addition, climate change is delaying the construction period of concrete structures, increasing related economic losses. Forcing construction projects for completion without considering climate change is leading to concrete quality deterioration, poor quality constructions, and consequent casualties and property damage. Therefore, to address these problems and provide a countermeasure to climate change, the present study selected wind speed, and sunlight exposure time as the most important curing conditions among the climate factors affecting concrete structures and examined their effects on the curing and durability of concrete structures. In addition, for the analysis of the experimental results, this study proposed a process of performance based evaluation (PBE) of concrete strength and durability using a method of Satisfaction Curve (SC) generation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.324-324
• /
• 2018

지구 온난화로 인한 기후변화로 점차 가속됨에 따라 이로 인한 수자원 관리의 취약성이 증가되고 있는 전망이다. 물수지 순환에서 지하수와 증발산은 수자원 총량에서 많은 부분을 차지하고 있는 인자로써, 두 인자의 정량적인 분석은 지표와 대기 시스템의 분석에서 필수적이라고 할 수 있다. 지구의 담수 중 약 30%를 차지하고 있는 것이 지하수로써 이는 토양의 수원으로도 작용할 수 있으며, 특히 지하수면이 토양과 가까울수록 토양수분에 상당한 영향을 미칠 뿐만 아니라 증발산의 변동성과도 밀접하게 연결되어 있다. 지하수위 및 수문인자의 변화는 지하수를 활용하는 농업 및 수자원 관리와도 연계되어 있으므로 지하수와 증발산의 연관성에 대한 정량적인 변화의 비교/분석이 필수적이다. 또한 식생의 종류에 따른 지하수 및 증발산의 거동이 달라지게 됨으로 이에 대한 영향 또한 고려해야 한다. 그러나 지하수와 증발산의 직접적인 관계를 규명하는 선행연구가 아직 미흡하며, 국내 수자원분야에서의 두 인자간의 직접적인 연관성에 대하여 밝힌 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 플럭스 타워 관측 지점 중 다른 지표 특성 및 식생 조건을 가진 지역을 선정하여 각 다른 특성의 관측 지점에서의 분석을 실시하고자 한다. 관측된 수문기상인자인 증발산, 강수량과 관측 지점에서 가장 가까운 지하수 측정망으로부터 획득된 지하수 자료를 활용하여 각 인자들 사이의 연관성을 비교/분석을 실시하여 수문순환에서의 이들 간의 영향 정도를 파악할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.230-230
• /
• 2019

대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.340-340
• /
• 2019

지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.450-450
• /
• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
• /
• v.111 no.3
• /
• pp.428-434
• /
• 2022

This study was conducted to derive the site index of forest productivity of Robinia pseudoacacia (honey plant) to characterize suitable planting sites and to investigate the effect of the site environmental factors on the site index using the quantification theory I method. The data used in the analysis were growth factors (stand age, dominant height, etc.) of the 6th national forest resources survey and various site environmental factors of a forest soil map (1:5,000). The average site index value of the R. pseudoacacia stand in Korea was 14 (range, 8 to 18). The environmental factors affecting the site index were parent rock, climatic zone, soil texture, local topography, and altitude. The accuracy of the estimation model using quantification theory I was only 33%. However, the correlation between the site index and the site environmental factors was statistically significant at the 1% level. Results of quantification analysis between site index and site environmental factors revealed that metamorphic and igneous rocks received high grades as parent rocks, climate zones received higher grades than central temperate zone, clay loam and silt loam received high grades in soil texture, and hillside received a high grade in local topography. Analysis of the partial correlation between site topographical factors and forest productivity (site index) found that soil class and altitude were partially correlated to x by 0.4129 and 0.4023, respectively, indicating that these factors are the most influential variables.

• The Korean Journal of Ecology
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.25-32
• /
• 2000

To analyze the relationship between climatic factors (monthly temperatures and precipitations) and the radial growths or Pinus densiflora with different topographical settings in Worak National Park, Korea, 20 stands were chosen and 10 trees were selected from each stand. After crossdating, each ring-width series was double detrended (standardized) by fitting first a negative exponential or straight regression line and secondly a 60-year cubic spline. The growth patterns coud be categorized by four groups using cluster analysis. Cluster Ⅰ stand has north aspect, but others have south or southwest aspects. Cluster Ⅰ (one), cluster Ⅱ (ten), and cluster Ⅲ (two) stands are located in lower. elevation (305∼580 m), however, cluster Ⅳ (seven) stands are located in higher elevation, mostly in 560～870 m. Cluster Ⅱ and Ⅲ stands are located at similar elevation with the same aspect, however, cluster Ⅱ stands are located on more rocky and stiff slope with shallow soil depth. The response functions were used to examine the difference in the relationships between climatic factors and tree growths among the 4 cluster chronologies. The climatic factors are not limiting the growth in the cluster Ⅰ stand as highly as in other cluster plots because of rather mesic conditions in the north slope. The precipitation in the spring appears to be the main limiting factor in the cluster Ⅱ stands. The topographical characteristics of the sites of cluster Ⅱ, shallow soil depths on the rocky slope in the south aspect at lower elevation, may enhance the sensitivity of growth to moisture stress. In cluster Ⅲ and cluster Ⅳ, winter and spring temperature prior to the growth become more important than for cluster Ⅱ. This pattern is com-mon for Pinus densiflora trees growing in higher. elevation (equation omitted 800 m) in South Korea. It nay be re-lated with preconditioning effects of temperature as the temperature decreases with increasing elevation (cluster Ⅳ) or in the valley (cluster Ⅲ). The results obtained by tree-ring analysis were digitalized by GIS and spatio-temporal information on tree-ring data and topographic setting were analyzed and displayed simultaneously. The results of this study can be used to predict the future change of Pinus densiflora ecosystem to climate change expected in central Korea.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.85-88
• /
• 2002

기상학적으로 안개는 지상에서 발생하는 응결 현상으로, 시정이 1km 이하일 때로 정의된다. 안개 발생은 기후 인자의 영향을 많이 받는다. 따라서 각 지역마다의 발생 특성을 따로 통계해야 할 필요가 있다. 특히 항공 교통의 장애가 되는 위험 요소로서의 역할이 중시되어 각 비행장마다 발생 특성이 따로 통계 분석되고 이용되어 왔다.(중략)

• Journal of Climate Change Research
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.127-137
• /
• 2014

The main purpose of this study is to estimate tradial growth response and to predict the potential spatial distribution of major tree species(Pinus densiflora, Quercus mongolica, Quercus spp., Castanea crenata and Larix kaempferi) in South Korea, considering climate and topographic factors. To estimate radial growth response, $5^{th}$ National Forest Inventory data, Topographic Wetness Index (TWI) and climatic data such as temperature and precipitation were used. Also, to predict the potential spatial distribution of major tree species, RCP 8.5 Scenario was applied. By our analysis, it was found that the rising temperature would have negative impacts on radial growth of Pinus densiflora, Castanea crenata and Larix kaempferi, and positive impacts on that of Quercus mongolica, Quercus spp.. Incremental precipitation would have positive effects on radial growth of Pinus densiflora and Quercus mongolica. When radial growth response considered by RCP 8.5 scenario, it was found that the radial growth of Pinus densiflora, Castanea crenata and Larix kaempferi would be more vulnerable than that of Quercus mongolica and Quercus spp. to temperature. According to the climate change scenario, Quercus spp. including Quercus mongolica would be expected to have greater abundance than its present status in South Korea. The result of this study would be helpful for understanding the impact of climatic factors on tree growth and for predicting the distribution of major tree species by climate change in South Korea.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• v.42 no.6
• /
• pp.732-739
• /
• 2014

This research was performed to investigate the effect of recent climate changes on wood decay hazard index (Scheffer index) in Korea. The index was determined using a climate data of 58 different locations obtained from the website of Korea Meteorological Administration (KMA), and the wood decay hazard index was determined at the intervals of 10 years. Most of regions in Korea except Juju island showed wood decay hazard index values between 35 and 65, considered to be moderate decay hazard zones. But in recent 10 years (2003~2012), the wood decay hazard index was rapidly increased, resulting in showing many high decay hazard regions. The trend may be explained by the in crease of temperature and precipitation. The recent climate change of Korea turning into the weather of subtropical region may explain the increase of wood decay hazard index.